/**
 * @file inpaintingengine.cpp
 * @brief 图像修复算法引擎实现文件
 *
 * 实现各种图像修复算法的具体逻辑：
 * - FMM算法：使用OpenCV内置函数
 * - Criminisi算法：基于样本的纹理合成
 * - 深度学习算法：神经网络修复
 */

#include "inpaintingengine.h"
#include <QDebug>  // Qt调试输出

/**
 * @brief 构造函数
 * @param parent 父对象指针
 */
InpaintingEngine::InpaintingEngine(QObject *parent) : QObject(parent)
{
    // 构造函数体为空，初始化工作由成员初始化列表完成
}

/**
 * @brief 图像修复主入口函数
 * @param image 输入图像（RGB格式）
 * @param mask 修复蒙版（单通道，白色区域需要修复）
 * @param algorithm 选择的修复算法
 * @return 修复后的图像
 *
 * 算法选择器：根据算法类型调用具体的实现函数
 */
cv::Mat InpaintingEngine::inpaint(const cv::Mat &image, const cv::Mat &mask, Algorithm algorithm)
{
    cv::Mat result;  // 修复结果图像

    // 根据算法类型调用相应的实现
    switch(algorithm) {
    case FMM:
        result = runFMM(image, mask);      // 快速行进法
        break;
    case Criminisi:
        result = runCriminisi(image, mask); // Criminisi算法
        break;
    case DeepLearning:
        result = runDeepLearning(image, mask); // 深度学习方法
        break;
    default:
        // 未知算法，返回原图副本
        result = image.clone();
        break;
    }

    // 发射修复完成信号，通知其他组件
    emit finished(result);
    return result;
}

/**
 * @brief 执行FMM（快速行进法）修复算法
 * @param image 输入图像（RGB格式）
 * @param mask 修复蒙版
 * @return 修复后的图像
 *
 * FMM算法特点：
 * - 基于偏微分方程
 * - 适合修复小区域和线性结构
 * - 速度较快，OpenCV内置实现
 */
cv::Mat InpaintingEngine::runFMM(const cv::Mat &image, const cv::Mat &mask)
{
    qDebug() << "执行FMM修复算法";

    // ==================== 输入有效性检查 ====================

    // 检查输入图像和蒙版是否为空
    if (image.empty() || mask.empty()) {
        qDebug() << "错误: 输入图像或蒙版为空";
        return image.clone();  // 返回原图副本
    }

    // 检查图像和蒙版尺寸是否匹配
    if (image.size() != mask.size()) {
        qDebug() << "错误: 图像和蒙版尺寸不匹配";
        return image.clone();  // 返回原图副本
    }

    cv::Mat result;  // 修复结果

    try {
        // ==================== 格式转换 ====================
        // FMM算法需要BGR格式输入，但我们的图像是RGB格式
        cv::Mat imageBGR;
        cv::cvtColor(image, imageBGR, cv::COLOR_RGB2BGR);

        // ==================== 执行修复 ====================
        // 使用OpenCV内置的inpaint函数
        // 参数说明：
        // - imageBGR: 输入图像（BGR格式）
        // - mask: 修复蒙版
        // - result: 输出结果
        // - 3: 修复半径（像素）
        // - cv::INPAINT_TELEA: FMM算法（Telea实现）
        cv::inpaint(imageBGR, mask, result, 3, cv::INPAINT_TELEA);

        // ==================== 格式转换回RGB ====================
        // 将结果转换回RGB格式用于显示
        cv::cvtColor(result, result, cv::COLOR_BGR2RGB);

        qDebug() << "FMM修复完成";

    } catch (const cv::Exception& e) {
        // 捕获OpenCV异常，输出错误信息
        qDebug() << "OpenCV错误:" << e.what();
        return image.clone();  // 发生错误时返回原图
    }

    return result;
}

/**
 * @brief 执行Criminisi修复算法
 * @param image 输入图像
 * @param mask 修复蒙版
 * @return 修复后的图像
 *
 * Criminisi算法特点：
 * - 基于样本的纹理合成
 * - 适合修复大区域和复杂纹理
 * - 保持结构和纹理的一致性
 *
 * 当前状态：待实现
 */
cv::Mat InpaintingEngine::runCriminisi(const cv::Mat &image, const cv::Mat &mask)
{
    qDebug() << "执行Criminisi修复算法 - 待实现";
    // TODO: 实现Criminisi算法
    // 算法步骤：
    // 1. 初始化置信度和数据项
    // 2. 计算修复边界
    // 3. 计算每个边界点的优先级
    // 4. 选择最高优先级的点进行修复
    // 5. 在源区域寻找最佳匹配块
    // 6. 复制最佳匹配块到目标位置
    // 7. 更新置信度和蒙版
    // 8. 重复直到所有区域修复完成

    return image.clone();  // 暂时返回原图
}

/**
 * @brief 执行深度学习修复算法
 * @param image 输入图像
 * @param mask 修复蒙版
 * @return 修复后的图像
 *
 * 深度学习方法特点：
 * - 基于神经网络模型
 * - 能够生成合理的图像内容
 * - 需要预训练模型支持
 *
 * 当前状态：待实现
 */
cv::Mat InpaintingEngine::runDeepLearning(const cv::Mat &image, const cv::Mat &mask)
{
    qDebug() << "执行深度学习修复算法 - 待实现";
    // TODO: 实现深度学习算法
    // 实现步骤：
    // 1. 加载预训练的神经网络模型
    // 2. 预处理输入图像和蒙版
    // 3. 执行神经网络推理
    // 4. 后处理输出结果
    // 5. 返回修复后的图像

    return image.clone();  // 暂时返回原图
}
